Showcases

Implementierungsbeispiele zu aktuellen IT-Themen

Wie wir Probleme im Ansatz lösen – als nachvollziehbarer Code, nicht als Hochglanz-Case-Study. Jedes Beispiel greift eine konkrete technische Fragestellung auf und zeigt einen möglichen Lösungsweg, offen einsehbar auf GitHub.

github.com/SCC-Informationssysteme-GmbH/demos-public

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spring-mcp-demo

Zwei fachliche Domänen – Buchhandlung und Kundenverwaltung – mit jeweils eigener REST-API und eigenem MCP-Server. Ein Orchestrator-Backend spricht per ChatClient und MCP-Client mit OpenAI und beiden MCP-Servern und stellt dem React-Frontend Chat- und Agenten-Endpunkte bereit. Zeigt, wie sich mehrere MCP-Server mit Spring AI 2.0 anbinden und orchestrieren lassen.

JavaSpring BootSpring AIMCPOpenAI APIReact

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spring-ai-rag-ollama-demo

Ein Spring-Boot-Backend bindet ein lokales LLM per Ollama an – Chat-Modell llama3.2 und Embedding-Modell mxbai-embed-large, beide ohne Cloud-API. Ollama startet automatisch über die Docker-Compose-Integration von Spring AI, RAG mit Qdrant liefert dazu den passenden Kontext.

JavaSpring BootSpring AIRAGOllamaQdrantReact

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spring-ai-agents-demo

Drei LLM-Agenten für den Support-Workflow: Klassifizierung, RAG-Recherche in einer Qdrant-Wissensdatenbank und ein Antwortentwurf, der vor dem Versand von einem Mitarbeiter freigegeben wird. Zeigt, wie sich mehrere Agenten mit Spring AI orchestrieren lassen.

JavaSpring BootSpring AIMulti-AgentRAGQdrantReact

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spring-n8n-demo

Ein Bestellprozess, bei dem n8n die Workflow-Logik übernimmt: Bestellungen ab 500 € lösen eine Freigabe-Anfrage per Slack aus, kleinere Beträge werden automatisch freigegeben. Zeigt, wie sich ein Spring-Boot-Backend sauber mit einer Low-Code-Workflow-Engine und Chat-Benachrichtigungen verzahnen lässt.

Spring Bootn8nSlackREST

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spring-ai-demo

Sechs typische Bausteine der LLM-Integration mit Spring Boot, jeweils als eigener Kanal: einfacher Chat per REST, Prompt-Templates, Retrieval-Augmented Generation, Anbindung einer Vektordatenbank (Qdrant), LangChain4j mit Sitzungs-Gedächtnis und KI-gestützte Business-Logik zur Ticket-Klassifikation.

JavaSpring BootSpring AIRAGLangChain4jREST

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spring-t23d-demo

Eine Web-Anwendung, die Text-Prompts per OpenAI in FreeCAD-Code übersetzt, sandboxed in Docker zu einer STL-Datei rendert und das Ergebnis im React-Frontend direkt als 3D-Modell anzeigt.

JavaSpring BootReactOpenAI APIDockerFreeCAD

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spring-tts-demo

Ein schlanker Spring-Boot-Service, der eingehenden Text über eine REST-Schnittstelle entgegennimmt und ihn mithilfe der OpenAI-Text-to-Speech-API in Audio umwandelt. Zeigt, wie sich eine externe TTS-API unkompliziert in ein Java-Backend integrieren lässt, um Textinhalte automatisiert zu vertonen.

JavaSpring BootText-to-SpeechOpenAI TTS APIREST

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jee-bpel-demo

Ein BPEL-Prozess auf Apache ODE, eingebettet in eine Jakarta-EE-Anwendung (WildFly): orchestriert drei Freigabepfade – automatisch, Gelbfall, Manager mit Eskalation – inklusive Korrelationssets, pick/onAlarm und Kompensation. Zeigt Jakarta EE 10, JPA/Hibernate, CDI, EJB, JMS, REST/SOAP und BPEL im Zusammenspiel, komplett lokal per Docker ohne Lizenzkosten.

JavaJakarta EEBPELApache ODEJMSSOAPJSF

Weitere folgen

Neue Themen werden laufend als eigene Repos in demos-public ergänzt – etwa aus den Bereichen Cloud-Migration oder Systemintegration.

Weiterführende Links

Offizielle Dokumentation zu den Technologien, die in unseren Showcases vorkommen – nützlich, wenn Sie sich erstmals damit beschäftigen.

Sprachen & Frameworks

dev.java ↗ Offizielles Java-Entwicklerportal mit Tutorials und Sprachreferenz.
Spring Boot ↗ Offizielle Dokumentation zum Java-Framework hinter den meisten unserer Showcases.
Apache ODE ↗ Open-Source-Engine zur Ausführung von BPEL-Prozessen, eingebettet in Jakarta-EE-Anwendungen.

KI & LLM-Integration

Spring AI ↗ LLM-Integration, Function Calling und RAG für Spring-Boot-Anwendungen.
LangChain4j ↗ Java-Bibliothek für LLM-Anwendungen mit Chat-Gedächtnis und Tool-Anbindung.
OpenAI API ↗ Referenz zur OpenAI-API für Chat-Completions, Function Calling und Codegenerierung.
Qdrant ↗ Open-Source-Vektordatenbank für semantische Suche und RAG.
Ollama ↗ Lokale Runtime für Chat- und Embedding-Modelle über eine einheitliche REST-API, genutzt im spring-ai-rag-ollama-demo-Showcase.
Nous Research – Hermes Agent ↗ Open-Source-Agenten-Framework mit Multi-Plattform-Anbindung (Telegram, Discord, Slack u. a.), Sub-Agenten und Sandbox-Backends wie Docker und Modal.
Composio ↗ Tool-Integrations-Plattform für KI-Agenten mit über 1.000 App-Anbindungen, verwaltetem OAuth und sandboxed Ausführung.

KI-Tools: Video & Audio

Higgsfield ↗ KI-Plattform für Video-, Bild- und Audiogenerierung, u. a. Text-zu-Video und Voiceover.

Cloud & Plattformen

Microsoft Azure ↗ Dokumentation zu Azure-Diensten für Cloud-Migration und -Betrieb.
AWS ↗ Dokumentation zu Amazon-Web-Services-Diensten für Cloud-Migration und -Betrieb.
Google Cloud ↗ Dokumentation zu Google-Cloud-Diensten für Cloud-Migration und -Betrieb.
Docker ↗ Dokumentation zu Containern und Docker Compose für isolierte, reproduzierbare Ausführungsumgebungen.
Kubernetes ↗ Container-Orchestrierung für Deployment, Skalierung und Betrieb verteilter Anwendungen.
OpenShift ↗ Enterprise-Kubernetes-Plattform von Red Hat mit integriertem Build- und Deployment-Workflow.

Automatisierung

n8n ↗ Workflow-Automatisierung mit visuellen Nodes, z. B. für Freigabe- und Benachrichtigungsprozesse.

LLM-Anbieter

OpenAI ↗ Anbieter der GPT-Modelle und der API, die z. B. im spring-t23d-demo-Showcase zur Codegenerierung genutzt wird.
Anthropic ↗ Anbieter der Claude-Modellfamilie für Chat, Codegenerierung und Agenten.
Google DeepMind ↗ Anbieter der Gemini-Modellfamilie von Google.
Mistral AI ↗ Europäischer Anbieter offener und kommerzieller Sprachmodelle.
Moonshot AI ↗ Anbieter der Kimi-Modellfamilie, u. a. Kimi K3.
OpenRouter ↗ Gebündelter Zugang zu Modellen verschiedener Anbieter über eine OpenAI-kompatible API – ohne separate Zugänge pro Anbieter.

Wissensmanagement

Obsidian ↗ Notiz-App auf Basis lokaler Markdown-Dateien zur Wissensorganisation, geplant als Kontextquelle für KI-Agenten.

Lassen Sie uns sprechen.

Erzählen Sie uns von Ihrem Vorhaben – wir melden uns kurzfristig zurück.

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